Similar presentations:
Применение нейронных сетей в биотехнических системах
1. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
2. Общие сведения о нейронных сетях
• Искусственная нейронная сеть (ИНС) – математическаямодель, а так же её программное или аппаратное
воплощение, построенная по принципу организации и
функционирования биологических нейронных сетей – сетей
нервных клеток живого организма.
• ИНС – система, соединённых и взаимодействующих между
собой простых искусственных нейронов.
3. Искусственный нейрон
4. Пример простой нейронной сети
• Зелёный цвет – входные нейроны;• голубой – скрытые нейроны;
• желтый – выходные нейроны.
5. Сравнение искусственных нейронов с биологическими нейронами головного мозга
• Мозг – сложнейшая биологическая нейронная сеть, котораяпринимает информацию от органов чувств и состоит из
совокупности нейронов.
• Биологический нейрон – чрезвычайно сложная система. Нейрон,
помимо обработки сигнала, способен выполнять ряд других
функций, поддерживающих его жизнь.
6. Схема перехода к модели нейрона
7.
• Искусственные нейронные сети - результат перехода от сложныхбиологических нейронных сетей до простых структурных
моделей, которые выполняют функции обмена и обработки
сигналов с меньшим количеством нейронов.
8. Схема перехода к модели нейронной сети
9. Классификация нейронных сетей
• Персептрон – математическая или компьютерная модельвосприятия информации мозгом. Персептрон позволяет создать
набор «ассоциаций» между входными стимулами и необходимой
реакцией на выходе.
10.
11. Классификация нейронных сетей
• Свёрточная нейронная сеть – специальна архитектураискусственных нейронных сетей, нацеленная на эффективное
распознавание изображений.
12. Классификация нейронных сетей
• Свёрточная нейронная сеть13. Классификация нейронных сетей
• Рекуррентные нейронные сети – вид нейронных сетей, вкоторых связи между элементами образуют направленную
последовательность.
• Рекуррентные нейронные сети могут использовать свою
внутреннюю память для обработки последовательностей
произвольной длины.
• Развертка рекуррентной нейронной сети:
14. Преимущества нейронных сетей
• Устойчивость к шумам входных данных;• Адаптация к изменениям
• Отказоустойчивость
• Сверхвысокое быстродействие
15. Недостатки нейронных сетей
• Неточный ответ (всегда приблизительный);• Принятие решений в несколько этапов;
• Вычислительные задачи.
16. Применение нейронных сетей в бтс
• Нейронные сети для диагностических систем.• Применение нейросетей в кардиодиагностике: диагностика
инфаркта миокарда.
• Прогнозирование нахождения пациента в палате интенсивной
терапии.
• Применение нейросетей в диагностике онкологических
заболеваний: диагностика рака молочной железы, рака кожи.